把列表当做队列使用,只是在列表中第一个加入的元素,第一个提取出来,拿列表当做队列用,效率并不高.在列表中最后添加或者删除元素速度很快,然而从列表里插入或者从头弹出速度却不快,因为其他所有元素都要一个一个移动. 1 from collections import deque 2 3 queue = deque(['Eric','John','Michael']) #定义队列 4 5 queue.append('Terry') #将字符串Terry追加到队列末尾 6 print(queue) #打印

用Python模拟栈和队列主要是利用List,当然也可以使用collection的deque.以下内容为栈: #! /usr/bin/env python # DataStructure Stack class Stack: def __init__(self, data=None): if data is not None: self.stk = [data] self.top = 0 else: self.stk = [] self.top = -1 def __str__(self): r

Python/selectors模块及队列 selectors模块是可以实现IO多路复用机制: 它具有根据平台选出最佳的IO多路机制,比如在win的系统上他默认的是select模式而在linux上它默认的epoll. 常用共分为三种: select.poll.epoll select的缺点: 1.每次调用都要将所有的文件描述符(fd)拷贝的内核空间,导致效率下降 2.遍历所有的文件描述符(fd)查看是否有数据访问 3.最大链接数限额(1024) poll: 它就是select和epoll的过渡阶

消息队列持久化 Python操作rabbit消息队列的持久化,如下: # 创建一个名为balance的队列,对queue进行durable持久化设为True(持久化第一步)channel.queue_declare(queue='balance', durable=True) # 设置消息持久化(持久化第二步),将要发送的消息的属性标记为2,表示该消息要持久化properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2, ) 持久化后,即便是重启了rabbitm

原文请看:http://www.cnblogs.com/holbrook/archive/2012/03/15/2398060.html 前面介绍了互斥锁和条件变量解决线程间的同步问题,并使用条件变量同步机制解决了生产者与消费者问题. 让我们考虑更复杂的一种场景:产品是各不相同的.这时只记录一个数量就不够了,还需要记录每个产品的细节.很容易想到需要用一个容器将这些产品记录下来. Python的Queue模块中提供了同步的.线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先

python 并发编程 多进程 队列 python 并发编程 多进程 生产者消费者模型介绍 python 并发编程 多进程 生产者消费者模型总结 python 并发编程 多进程 JoinableQueue

python实现堆栈与队列的方法 本文实例讲述了python实现堆栈与队列的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1.python实现堆栈,可先将Stack类写入文件stack.py,在其它程序文件中使用from stack import Stack,然后就可以使用堆栈了. stack.py的程序: 代码如下: class Stack():       def __init__(self,size):           self.size=size;           self.sta

openresty 学习笔记番外篇:python访问RabbitMQ消息队列 python使用pika扩展库操作RabbitMQ的流程梳理. 客户端连接到消息队列服务器,打开一个channel. 客户端声明一个exchange,并设置相关属性.(可以省略,不过必须保证所指定的交换器存在) 客户端声明一个queue,并设置相关属性.(可以省略,不过必须保证所指定的队列存在) 客户端使用routing key,在exchange和queue之间建立好绑定关系.(可以省略,不过必须保证其绑定关系) 作

1.使用python实现栈: class stack(): def __init__(self): self.stack = [] def empty(self): return self.stack==[] def push(self,data): self.stack.append(data) def pop(self): if self.empty(): return None; else: return self.stack.pop(-1) def top(self): if self.

queue (队列) 队列是为线程安全使用的. 1.先入先出 import queue #测试定义类传入队列 class Foo(object): def __init__(self,n): self.n = n ) ) ),timeout=) # 超时时间后,抛出队列full异常 , , ],timeout=) print(new.full()) #判断队列是否满 True #) #队列已满,再放报错 print(new.qsize()) # 查看当前队列长度 print(new.get())

队列结构可以使用数组来模拟,只需要设定头和尾的两个标记 参考自<啊哈> # 按书中的代码会出现索引越界的问题(书中申请了超量的空间) # 尝试令tai初始为len(q)-1则不会出错但少了最后一位 # 通过异常处理,捕获出界异常则直接跳出循环 def queue_demo1(q): newq = [] head = 0 tail = len(q) # 记录队列最后一位 while head < tail : newq.append(q[head]) head += 1 try: q.ap

协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程,协程一定是在单线程运行的. 协程拥有自己的寄存器上下文和栈.协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈.因此: 协程能保留上一次调用时的状态(即所有局部状态的一个特定组合),每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置. 协程的好处: 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 方

0x00 起 今天在写一个小东西的时候,需要控制并发量,但又不能直接调用python multiprocessing(问题会在文后提到).于是尝试用Queue来实现. 最一开始的思路是这样的: from multiprocessing import Process from Queue import Queue q = Queue(maxsize = 10) # 通过web应用往队列中添加数据 def put(num): q.put(num) def read(): while True: pr

一.Queue简介 python中的队列分类可分为两种: 1.线程Queue,也就是普通的Queue 2.进程Queue,在多线程与多进程会介绍. Queue的种类: FIFO:  Queue.Queue(maxsize=0) FIFO即First in First Out,先进先出.Queue提供了一个基本的FIFO容器,使用方法很简单,maxsize是个整数,指明了队列中能存放的数据个数的上限.一旦达到上限,插入会导致阻塞,直到队列中的数据被消费掉.如果maxsize小于或者等于0,队列大小

再学习数据结构队列的时候,我不想讲太多!一切言语不如几张图来的实在! 这是第一张图,第二图是讲队列满的情况: 分析了数据结构中的队列是什么之后,我们开始写代码,代码Code如下: #coding:utf-8 #常见的数据结构之队列的实现 class Queue():#创建Queue类 def __init__(qu,size): qu.queue=[]#队列为列表 qu.size=size#队列的容量 qu.head=-1#队首=-1 qu.tail=-1#队尾=-1 def Empty(qu)

Event对象 用于线程间通信,即程序中的其一个线程需要通过判断某个线程的状态来确定自己下一步的操作,就用到了event对象 event对象默认为假(Flase),即遇到event对象在等待就阻塞线程的执行. 示例1:主线程和子线程间通信,代码模拟连接服务器 1 import threading 2 import time 3 event=threading.Event() 4 5 def foo(): 6 print('wait server...') 7 event.wait() #括号里可

假设有一些任务要完成.为了完成这项任务,将使用几个过程.所以,将保持两个队列.一个包含任务,另一个包含已完成任务的日志. 然后实例化流程来完成任务.请注意,python队列类已经同步. 这意味着,我们不需要使用锁类来阻塞多个进程来访问同一个队列对象.这就是为什么,在这种情况下不需要使用锁类. 下面是将任务添加到队列中的实现,然后创建进程并启动它们,然后使用join()完成这些进程.最后,我们将从第二个队列打印日志. from multiprocessing import Process, Que

队列 队列与栈的类型很相似,但它遵循的原则是先进先出(FIFO),也就是元素插入的时候只能在该数据结构的末端,而删除只能删除最前面的元素.队列同样应用广泛,例如打印机的队列或者是一个web服务器响应请求. Python实现 关于队列的方法 作为一个队列,同样要满足一下几个方法: Q.enqueue(e):向队列Q的队尾添加一个元素 Q.dequeue(): 从队列Q中移除并返回一个元素,如果队列为空则触发一个错误 Q.first(): 在不移除的前提下返回队列的第一个元素,如果队列为空则触发一个

# pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pyssdb import pyssdb c = pyssdb.Client('172.17.91.21',8888) queueName='mysqlreplaction_test' # 清空一下队列 c.qclear(queueName) c.qpush(queueName,1) c.qpush(queueName,2) c.qpush(queueName,3) c.qpush(

利用python列表实现堆栈和队列 堆栈: 堆栈是一个后进先出的数据结构,其工作方式就像生活中常见到的直梯,先进去的人肯定是最后出. 我们可以设置一个类,用列表来存放栈中的元素的信息,利用列表的append()和pop()方法可以实现栈的出栈pop和入栈push的操作,list.append(obj)意思是向列表添加一个对象obj,list.pop(index=-1)意思是删除指定位置的对象,默认是最后一个对象,也就是说list.pop(),是删除列表中下标最大的元素. # 后进先出 class

实在无聊就写了个很小的python程序用来实现模拟redis队列的代码如下: redis_lpush.py   #!/usr/bin/python3 import time import redis   def handle(info):     print(info)     time.sleep(2)   def main():     pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)     r = redis.R